Auszug
Im Gegensatz zu statistischen Modellen erzeugen Computersimulationsmodelle Daten und Fälle. Kleine und kleinste (empirische) Fallzahlen stellen daher unter Umständen kein ernsthaftes Problem für Simulationsstudien dar. Der vorliegende Beitrag erörtert zunächst, worin das Problem kleiner Fallzahlen für Computersimulationsmodelle besteht. Er stellt sodann Modellierungsstrategien vor, die in der Computersimulation angewendet werden, um die interne Validität von Modellen zu kleinen und kleinsten Fallzahlen zu verbessern. Abschließend werden Sensitivitätsanalysen als funktionale Äquivalente der Computersimulation für graphische und formale Instrumente vorgestellt, mit denen in der Regressionsdiagnostik einflussreiche oder atypische Datenpunkte analysiert und transparent gemacht werden.
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Saam, N.J. (2009). Computersimulationsmodelle für kleine und kleinste Fallzahlen. In: Kriwy, P., Gross, C. (eds) Klein aber fein!. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-91380-3_2
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